チュートリアル：LLMプロンプトを使用したユーザーメッセージのセマンティッククラスタリング

このブログ投稿では、従来のデータサイエンステクニックではなく、大規模な言語モデル（LLMS）を使用してユーザーフォーラムデータを分析するためのより高速で効率的な方法を示しています。 著者は、AIの力を活用してセマンティッククラスタリングを達成し、必要な時間と労力を大幅に削減します。

このプロセスは、公開されている不一致フォーラムデータ、特に技術サポートスレッドから始まります。 このデータは、ユーザーのフィードバックに基づくセンチメントスコアを含む、Pandasデータフレームに前処理され、フォーマットされています（たとえば、「ありがとう」）。 ダッシュボードは、メッセージボリューム、ユーザーエンゲージメント、満足度の傾向を視覚化するために作成され、初期の洞察が明らかになります。 この最初の調査からの重要な調査結果には、ユーザーのターンと満足度の一般的な相関が含まれますが、応答時間と満足度の間の相関の欠如が含まれます。 このメソッドのコアには、データ分析を実行するためにLLMS（特にGoogle GeminiとPrperxity AI）に促すことが含まれます。 著者は、いくつかの重要なプロンプトを提供します：

概要生成：

LLMは、ユーザーメッセージの簡潔な要約を生成し、高レベルの会話トピックを識別します。

1. クラスタリング統計：LLMはクラスタリング統計（シルエットスコア）を計算して、クラスターの最適数を決定します。
クラスタリング：
2. LLMは、選択したメソッドを使用して実際のクラスタリングを実行し、クラスターラベルを提供します。 階層的クラスタリング：
LLMは階層クラスタリングを実行し、高レベルとより粒状のクラスターの両方を識別します。
3. 視覚化コードの生成：LLMは、結果のクラスターを視覚化するための流線コードを生成します。
4. 著者は、生のテキストの要約と数値埋め込み（OpenAIの埋め込みAPIを使用して生成された）の両方でLLMの入力として実験します。 結果は、LLMの内部埋め込み生成を使用すると、より正確で信頼性の高いクラスタートピックにつながり、重要な発見を強調していることを示しています。 分析は、複数のDiscordサーバーのデータを含めるように拡張され、クロスベンダーの比較が可能になり、一般的なユーザーの問題が明らかになります。 最終的な視覚化は、これらの一般的な問題を効果的に示しています ブログ投稿は、関連する手順を要約し、このアプローチに影響を与えた研究論文（CLIO）、使用済みのLLMS、および埋め込みモデルを含む関連リソースへの参照を提供することで終了します。 全体的なメッセージは、LLMSが大規模なデータセットから意味のある洞察を抽出し、より複雑なデータサイエンスワークフローをよりシンプルで迅速なベースの方法に置き換えるプロセスをどのように合理化できるかを明確に示しています。

   

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